哈喽大海豚 2017-06-07 03:21 采纳率: 0%
浏览 1675
已结题

卷积神经网络深度的问题

在LeNet5中，卷积层一池化层一卷积层一池化层一全连接层，第一个池化层处理后，得到深度为3的FeatureMap，即三个FeatureMap，之后再做卷积层的卷积处理，得到五个FeatureMap。三层到五层是如何计算的。

  • 写回答

2条回答 默认 最新

  • 哈喽大海豚 2017-06-07 03:58
    关注

    来个大神回答一下吧，真心不会啊

    评论

报告相同问题？

  • CNN-深度学习-卷积神经网络.ppt
    2020-08-18 22:51
    人工智能，CNN（深度学习之卷积神经网络）的教学版PPT，讲解的很到位，非常具体，希望对各位有所帮助
  • 基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究
    2023-06-28 10:36
    深度学习和卷积神经网络的结合为解决复杂的人工智能问题提供了强大工具，从图像识别到自然语言理解，再到语音处理，都有广泛应用。本文通过构建和优化CNN模型，展示了其在光学字符识别和交通标志识别中的高效表现，...
  • 深度学习+神经网络+卷积神经网络+学习使用
    2024-08-25 20:53
    ‌‌卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如‌图像，它通过使用卷积层来提取图像数据的局部特征，然后通过‌池化层来降低特征的空间维度，...
  • 【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）
    2023-09-24 21:27
    AI_dataloads的博客 在卷积神经网络中，卷积操作是指将一个可移动的小窗口（称为数据窗口，如下图绿色矩形）与图像进行逐元素相乘然后相加的操作。这个小窗口其实是一组固定的权重，它可以被看作是一个特定的滤波器（filter）或卷积核。...
  • AI人工智能 卷积神经网络（CNN）
    2024-08-16 08:15
    马里亚纳海沟网的博客 在架构上，普通的神经网络接收输入并通过一系列隐藏层转换它。在神经元的帮助下，每层都连接到另一层。普通神经网络的主要缺点是它们不能很好地扩展到完整的图像。CNN 的体系结构具有三维排列的神经元，称为宽度，...
  • 深度卷积神经网络是什么,卷积神经网络的深度
    2022-08-30 16:55
    「已注销」的博客 机器学习在实现人工智能...卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。...
  • 基于深度卷积神经网络的行人检测.pdf
    2021-09-26 21:46
    本文提出了一种基于深度卷积神经网络的行人检测方法，以解决传统方法在复杂背景和遮挡情况下的检测问题。深度卷积神经网络具有强大的特征学习能力，可以自动学习行人的特征，避免了人工设计复杂的特征提取方法。 ...
  • 深度卷积神经网络.ppt
    2025-05-12 00:33
    深度卷积神经网络是深度学习领域的重要组成部分，它的发展历程揭示了人工智能在技术演进上的连续性与创新。随着深度学习在各行业的应用不断深化，未来还将有更多令人兴奋的研究成果和应用出现。
  • 卷积神经网络CNN
    2021-06-12 09:39
    卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习领域中一种重要的神经网络模型，主要用于图像处理和计算机视觉任务。CNN以其独特的结构设计，有效地捕获了图像数据中的空间局部特征，并能进行层次...
  • 深度学习03-卷积神经网络(CNN)
    2023-05-12 17:43
    liaomin416100569的博客 CNN，即卷积神经网络（Convolutional Neural Network），是一种常用于图像和视频处理的深度学习模型。与传统神经网络相比，CNN 有着更好的处理图像和序列数据的能力，因为它能够自动学习图像中的特征，并提取出最...
  • 没有解决我的问题, 去提问